import pandas as pd

def cleaning2():
    # 第三个日期格式错误
    data = {
        "Date": ['2020/12/01', '2020/12/02' , '20201226'],
        "duration": [50, 40, 45]
    }
    df = pd.DataFrame(data,index=["day1","day1","day1"])
    df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
    print(df.to_string())
    print("--------------------------------------------------------------------")

    person = {
        "name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'],
        "age": [50, 40, 12345]    # 12345 年龄数据是错误的
    }
    df = pd.DataFrame(person)
    df.loc[2,'age'] = 1000 # 修改数据
    print(df.to_string())
    print("---------------------------------------------------------------------")
    for x in df.index:
        if df.loc[x,'age'] > 100:
            # 将 age 大于 120 的设置为 120:
            # df.loc[x,'age'] = 120
            # 将 age 大于 120 的删除:
            df.drop(x,inplace=True)
    print(df.to_string())
    print("----------------------------------------------------------------------")
    person2 = {
        "name": ['Google', 'Runoob', 'Runoob', 'Taobao'],
        "age": [50, 40, 40, 23]
    }
    df = pd.DataFrame(person2)
    # pandas 数据清洗
    # 如果我们要清洗重复数据，可以使用 duplicated() 和 drop_duplicates() 方法。
    # 如果对应的数据是重复的，duplicated() 会返回 True，否则返回 False。
    # print(df.duplicated())
    print(df.drop_duplicates(inplace=True))
if __name__ == '__main__':
    cleaning2()